TUM(뮌헨 공과대학)의 학습 시스템 및 로봇 공학 연구소 팀은 상단에 카메라가 달린 바퀴 달린 막대기와 비슷한 겸손한 로봇을 개발했습니다. 그러나 외모에 속지 마십시오. 일상적인 사람들을 위해 설계된 가장 유용한 로봇 중 하나일 수 있습니다.
Angela Schoellig 교수가 이끄는 팀은 주변 공간 지도를 생성하고 분석하여 분실물을 찾을 수 있는 로봇을 구축했습니다. 다음에 열쇠나 안경을 찾을 수 없더라도 이 로봇이 대신 찾아주므로 정신을 잃지 않을 것입니다.
로봇은 어떻게 물건을 찾나요?
카메라는 2차원 이미지를 제공하지만 해당 픽셀에는 깊이 정보도 포함됩니다. 로봇은 이를 사용하여 주변 환경에 대한 3D 지도를 cm 단위까지 정확하게 구축하고 상황이 변함에 따라 지속적으로 업데이트합니다.
이 접근 방식의 한 가지 문제점은 객체가 지속적으로 이동하거나 교체되어 지도가 빠르게 구식이 된다는 것입니다. 결과적으로 로봇은 전체 영역을 다시 스캔해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 LLM 기반 모델을 사용하여 환경을 매핑할 뿐만 아니라 데이터를 유지하고 업데이트했습니다.
개체를 추적하고 관련 점수를 할당합니다. 그런 다음 점수, 개체를 마지막으로 본 이후의 시간 및 기타 데이터 포인트를 사용하여 스캔하고 유지할 영역을 결정하는 확률 모델을 생성합니다.
그것을 진정으로 영리하게 만드는 것은 그것에 구운 인터넷 지식의 계층입니다. 로봇은 유리잔이 쿡탑이나 싱크대가 아닌 테이블이나 창턱에 남아 있을 가능성이 높다는 것을 이해합니다.
그런 다음 언어 모델은 이러한 실제 추론을 검색 확률로 변환하여 로봇이 누락된 객체가 있을 가능성이 가장 높은 영역에 집중할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로 로봇은 방을 무작위로 스캔할 때보다 거의 30% 더 효율적으로 검색합니다.
이 로봇의 미래는 어떻게 될까요?
현재 로봇은 열린 공간으로 제한되어 있습니다. 팀이 해결하고 있는 다음 과제는 서랍과 찬장을 열어 닫힌 공간에서 검색할 수 있도록 가르치는 것입니다.
아직 초기 단계이지만, 집을 진정으로 이해하고 그 안에서 물건을 찾도록 도와주는 로봇은 과거에 우리가 보았던 다른 AI 로봇 프로젝트보다 홈 로봇으로서 더 유용하다고 느낍니다.